Nvidiaは他社からAIを買うことを望んでいない。自社で構築することを望んでいる

オープンソースという餌

Nvidiaは、オープンモデルの開発とリリースに数十億ドルを注ぎ込んでいる。最近ではNemotronシリーズでこれを示し、ライセンスが許す限りウェイトだけでなくトレーニングデータとコードも公開した。オリジナルのテキストを含む主要ページは検証時に制限の厳しいシールドの背後にあったが、集計されたメタデータとコンテキストは、この分野での大規模な攻勢を明確に裏付けている。これは慈善事業や学術的な関心ではなく、ハードなビジネス戦略である。

トレーニングする者が購入する

Nvidiaの方程式は単純だ。企業がOpenAIやAnthropicの独自のAPIのみを使用する場合、市場やチップ購入の支配権は少数のプレーヤーに集中する。Nvidiaは交渉力を失い、ハイパースケーラーは最終的に独自のハードウェアに切り替えるだろう。しかし、Nvidiaが、すべてのスタートアップや企業が機能的な基盤モデルを取り入れ、独自のデータで微調整できるアクセス可能なエコシステムを構築すれば、独自のハードウェアを渇望する巨大な分散型市場が創出される。

有効期限付きの賭け

しかし、この戦略は、最先端を維持することがいかに高価で複雑であるかという現実と衝突する。モデルはますます大きくなり、ポストトレーニングや最近の推論トレーニングのようなプロセスの抽象化は不透明になっている。小規模なプレーヤーは、基盤モデルをゼロからトレーニングする能力を失うかもしれない。前払いの推論を備えた独自のモデルが非常に先行しており、オープンな代替品を調整する価値がなくなったことが明らかになれば、カスタムトレーニングへの関心は薄れるだろう。

特化需要が決定する

この戦略の未来は、GPTとの直接対決にはない。ローカルに特化したエージェントに対して十分に大きな市場が出現するかどうかが決定打となる。機密データ上でローカルで実行され、1つの日常的なタスクを優れた方法で実行するエンタープライズモデルである。企業がAPI経由の天才的な万能エージェントを必要としているのではなく、独自の信頼できる働き手を必要としていることに気づけば、Nvidiaの計画は成功するだろう。

Lilithの判定

Nvidiaはゴールドラッシュでシャベルを売っているわけではない。彼らは無料の宝の地図を配っている。最終的に自社の掘削機を買わなければならないことを知っているからだ。